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基于时间序列统计特性的森林变化监测 总被引:1,自引:0,他引:1
森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。 相似文献
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低空无人机影像在交通规划、城市管理、应急监控等领域正逐渐体现出其独到的优势,而将影像快速、准确地纠正与配准则是其发挥功用的必要前提。以拍摄于道路交叉口上方的无人机悬停视频为研究对象,探讨对其实现影像抖动纠正配准的方法。视频中的连续影像包含大量的近似地物及移动地物,难以直接采用传统的空间域或频率域方法进行配准。由此,提出了一种基于横道线识别的影像配准方法,经由图斑提取、筛选分类、轴线拟合及影像配准等步骤,实现了影像任意帧间的配准。利用无人机悬停拍摄的交叉口视频进行了验证,结果表明,该方法稳健、有效。 相似文献
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